論文の概要: Navigating the consequences of mechanical ventilation in clinical intensive care settings through an evolutionary game-theoretic framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15127v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 20:32:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.386764
• Title: Navigating the consequences of mechanical ventilation in clinical intensive care settings through an evolutionary game-theoretic framework
• Title（参考訳）: 進化的ゲーム理論の枠組みによる臨床集中治療における機械的換気の効果の誘導
• Authors: David J. Albers, Tell D. Bennett, Jana de Wiljes, Bradford J. Smith, Peter D. Sottile, J. N. Stroh,
• Abstract要約: 医療における機械的換気戦略とプロトコルの効果を明らかにするには, 異種患者の人工呼吸器システムからのデータ分析が必要である。 本研究は, 機械的換気 (MV) の結果を理解するための枠組みを開発し, 患者に対する適応的ケア決定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5208420990586384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying the effects of mechanical ventilation strategies and protocols in critical care requires analyzing data from heterogeneous patient-ventilator systems within the context of the clinical decision-making environment. This research develops a framework to help understand the consequences of mechanical ventilation (MV) and adjunct care decisions on patient outcome from observations of critical care patients receiving MV. Developing an understanding of and improving critical care respiratory management requires the analysis of existing secondary-use clinical data to generate hypotheses about advantageous variations and adaptations of current care. This work introduces a perspective of the joint patient-ventilator-care systems (so-called J6) to develop a scalable method for analyzing data and trajectories of these complex systems. To that end, breath behaviors are analyzed using evolutionary game theory (EGT), which generates the necessary quantitative precursors for deeper analysis through probabilistic and stochastic machinery such as reinforcement learning. This result is one step along the pathway toward MV optimization and personalization. The EGT-based process is analytically validated on synthetic data to reveal potential caveats before proceeding to real-world ICU data applications that expose complexities of the data-generating process J6. The discussion includes potential developments toward a state transition model for the simulating effects of MV decision using empirical and game-theoretic elements.
• Abstract（参考訳）: 医療における機械的換気戦略とプロトコルの効果を明らかにするには, 臨床意思決定環境における異種人工呼吸器システムからのデータ分析が必要である。 本研究は, 機械的換気(MV)の結果を理解するための枠組みを開発し, 重度ケア患者に対する MV の観察から患者の予後に対する補助的ケア決定を行う。 クリティカルケア呼吸管理の理解と改善には、現在のケアの利点のあるバリエーションと適応に関する仮説を生成するために、既存の二次的利用臨床データの分析が必要である。 本研究は、これらの複雑なシステムのデータと軌跡を分析するスケーラブルな方法を開発するために、共同患者・人工呼吸器・ケアシステム(いわゆるJ6)の展望を紹介する。 この目的のために、呼吸行動は進化ゲーム理論(EGT)を用いて分析され、強化学習のような確率的・確率的な機械を通してより深い分析を行うために必要な定量的前駆体を生成する。 この結果はMV最適化とパーソナライゼーションへの道のりの一歩である。 EGTベースのプロセスは、データ生成プロセスJ6の複雑さを露呈する実世界のICUデータアプリケーションに進む前に、潜在的な注意点を明らかにするために、合成データに基づいて分析的に検証される。 この議論は、経験的およびゲーム理論的要素を用いたMV決定の効果をシミュレートするための状態遷移モデルに向けた潜在的発展を含む。

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